文档OCR /可读性的图像处理/增强算法是一种计算机视觉技术,用于从图像中提取文本信息。这项技术通常包括以下几个步骤:
这项技术在很多领域都有应用,例如银行、保险、医疗、政府等行业。它可以帮助企业自动化处理大量纸质文件,提高效率和准确性。
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这些产品都可以帮助企业实现文档OCR、可读性的图像处理和增强算法等功能。
今天将给大家分享医学图像常见图像增强算法。...1、对数变换 图像对数变换首先将图像从SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据,然后采用Numpy的log1p()函数来计算数据的log(1+x)变换,由于1+x不能小于零,因此这里我们使用图像减去图像的最小值来计算对数变换结果...SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据,然后采用Numpy的power()函数来计算数据的幂次变换,为了防止出现计算值溢出错误,因此这里我们使用图像减去图像均值再除以图像方差来计算图像幂次变换结果...SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据,然后采用Numpy的exp()函数来计算数据的指数变换,为了防止出现计算值溢出错误,因此这里我们使用图像减去图像均值再除以图像方差来计算图像指数变换结果...参数设置也比较简单,是否使用输入图像的Spacing来进行计算,在这里我们为了保持一致性,设置使用输入图像的Spacing。
本次大会还设置了涵盖OCR、图像理解、计算机视觉、人机交互、类脑视觉、AR/VR、三维视觉、模式识别等多个图形图像领域的学术论坛,合合信息自然语言算法研发总监丁凯博士、合合信息图像算法研发总监郭丰俊博士受邀参与...OCR技术的进阶之路上,文档图像质量的增强是重要的研究方向,需克服页面弯曲、阴影遮挡、摩尔纹、图片模糊等现代文本图像处理中常见的干扰状况。...通过引入AI(人工智能)技术,合合信息智能文字识别及图像处理技术能够帮助各应用领域简化下游文档处理任务,提升文字识别效率与准确性。...除此之外,在教育领域,合合信息“字迹擦除”技术融合了内容切分、手写字迹分离网络、文档质量增强技术,对复杂场景进行准确处理,实现作业及试卷笔记“一键擦除”。...TextIn Studio生产出了大量不同场景的文档数字化模型,涉及近百种文档图像预处理、文字识别与理解、文档格式转换等方面的服务,较为全面地覆盖了企业和个人工作生活相关的文档类型。
灰度滤镜 将颜色的RGB设置为相同的值即可使得图片为灰色,一般处理方法有: 1、取三种颜色的平均值 2、取三种颜色的最大值(最小值) 3、加权平均值:0.3R + 0.59G + 0.11*B for...反向滤镜 就是RGB三种颜色分别取255的差值。...去色滤镜 rgb三种颜色取三种颜色的最值的平均值。...高斯模糊滤镜 高斯模糊的原理就是根据正态分布使得每个像素点周围的像素点的权重不一致,将各个权重(各个权重值和为1)与对应的色值相乘,所得结果求和为中心像素点新的色值。...我们需要了解的高斯模糊的公式: ?
在图像处理领域,常将该理论用于图像增强,为了得到成像更好的图片。这时,R(x,y) 表示为图像增强得到后的图像,I(x,y) 为原始的图像。...在处理过程中 L(x,y) 常为 I(x,y) 高通滤波之后的结果,也可以用其他滤波的方法,比如中值滤波,均值滤波等等。...MSRCR 算法 MSRCR 算法是一种改进 MSR 的算法,全称是 Multi-Scale Retinex with Color Restoration,即带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法。 ?...不同 sigma 取值的对比 在 SSR 图像组、SSR- DIV 图像组和 SSR- LOG 图像组中,我们可以看到当 sigma 值不大的时候(16-128),增强后的图像亮度比原图像要暗。...对两种 MSR 算法的结果进行比较,可以发现,结果没有太大的差别。而且在这些组合中,64-128-256 的组合结果是最优的。不仅图像变得更清晰,而且颜色也变得更加明亮。
Gamma校正 采用了非线性函数(指数函数)对图像的灰度值进行变换 这两种方式的实质是对感兴趣的图像区域进行展宽,对不感兴趣的背景区域进行压缩,从而达到图像增强的效果 3....直方图均衡化 将原始图像的直方图通过积分概率密度函数转化为概率密度为1(理想情况)的图像,从而达到提高对比度的作用。直方图均衡化的实质也是一种特定区域的展宽,但是会导致整个图像向亮的区域变换。...一般目标图像的直方图的确定需要参考原始图像的直方图,并利用多高斯函数得到。 5....基于HSV空间的彩色图像增强方法 针对于灰度图像,我们主要有以上的几种处理方法,但是针对于彩色图像,由于存在RGB分量,故而不能直接将灰度图像的处理方法应用。...因为直接对每一个分量使用灰度增强的方法会导致颜色的紊乱发生。 而我们可以将RGB图像转化为其他空间的图像,比如:我们可以将RGB空间的图像转换为HSV空间的图像。HSV分别指色调,饱和度,亮度。
下面简要分析了 FPGA 技术,包括 FPGA 技术原理和技术特点等,随后介绍一下FPGA 的图像处理系统算法的实现,包括存储模块、运算单元、控制模块以及数据传输模块等内容。...因此对图象处理技术的要求也逐渐提高,需要数字图象设计朝着高效性和时效性的方向发展,FPGA技术下的图像处理系统算法越来越受到重视。...3、FPGA的图象处理系统算法的实现 图像算法处理系统中的存储模块能够将提前准备好的图象数据进行存储,运算单元负责各项计算任务,促进实现各种图像处理算法,只需要将其中的数值进行更换即可。...控制模块负责图像算法处理系统中的各种控制工作,辅助图像算法实施,并进行传输。 3.1、存储模块 随着FPGA技术的不断发展,从前众多优秀设计人员留下了大量数字系统成果。...,同时FPGA技术下的编程工作中是不存在二维数组理念的,为此主要是通过移位寄存器RAM来储存IP核的,并落实邻域图象处理操作,实现各种数字图像处理算法。
这是利用数学算法,进行高难度图像处理的一个例子。事实上,图像处理的数学算法,已经发展到令人叹为观止的地步。 Scriptol列出了几种神奇的图像处理算法,让我们一起来看一下。...一、像素图生成向量图的算法 ? ? 数字时代早期的图片,分辨率很低。尤其是一些电子游戏的图片,放大后就是一个个像素方块。Depixelizing算法可以让低分辨率的像素图转化为高质量的向量图。...二、黑白图片的着色算法 ? ? 让老照片自动变成彩色的算法。 三、消除阴影的算法 ? 不留痕迹地去掉照片上某件东西的阴影的算法。 四、HDR照片的算法 ? ?...它是GIMP图像编辑软件的一个插件,代码全部开源。 五、消除杂物的算法 ? 所谓"消除杂物",就是在照片上划出一块区域,然后用背景自动填补。...七、美容算法 ? 自动对容貌进行"美化"的算法。 (完)
数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。...本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理,欢迎大家一起学习交流!...是渐变的,振铃现象不明显; 指数高通效果比Butterworth差些,振铃现象不明显; 一般来说,不管在图像空间域还是频率域,采用高频滤波不但会使有用的信息增强,同时也使噪声增强。...从原始图像中减去拉普拉斯算子部分,形成g(x,y)的增强图像 ? 2.6 钝化模板、高频提升滤波和高频加强滤波 为什么要进行高频提升和高频加强?...高频滤波后的图像,其背景平均强度减小到接近黑色(因为高通滤波器滤除了傅里叶变换的零频率成分:F(0,0)=0) 解决办法:把原始图像加到过滤后的结果中,如拉普拉斯算子增强,这种处理称为高频提升过滤。
图像处理算法在文档管理系统中具有以下优势:自动化处理:图像处理算法可以自动执行文档图像的处理和分析任务,减少了人工干预的需求,提高了处理效率和准确性。...提高可读性:通过图像处理算法,文档图像的质量可以得到改善,包括去除噪声、调整亮度和对比度等。这可以提高文档的可读性,使其更易于浏览、搜索和理解。...文本提取:图像处理算法中的光学字符识别(OCR)技术可以将文档中的图像内容转换为可编辑和可搜索的文本。这使得文档管理系统可以自动提取文档中的文字信息,支持文本搜索、索引和语义分析。...因此,在应用图像处理算法时,需要进行评估和验证,并进行人工干预来纠正可能的错误。特定领域的限制:某些图像处理算法可能对特定领域的文档或图像有限制。...总的来说,图像处理算法在文档管理系统中具有许多优势,包括自动化处理、提高可读性、文本提取和内容分类。然而,需要注意误差和准确性问题,并根据具体应用场景选择合适的算法。
通过这种方式,图像在视觉上更容易被人类感知,这反过来将进一步促进改进的图像处理分析。...图像增强处理技术包括: 傅里叶变换 白平衡 直方图处理 对于这篇文章,讨论将围绕python中用于图像增强的各种白平衡算法的使用展开。但在此之前,让我们记录下基本库。...正如所观察到的,可以看到图像变得相对更亮,中间的百合花变得非常鲜艳,这就是白色补丁算法如何增强图像的方式。...地面真值算法 到目前为止,我们已经对颜色空间在图像上的表现做了假设。现在,我们将选择一个补丁(图像的一部分)并使用该补丁重新创建我们想要的图像,而不是对增强图像做出假设。...它还强调了百合花的颜色,但它没有突出浮叶的颜色,只是提亮了它。 对于地面真值算法,输出图像很大程度上取决于补丁图像的选择。因此,通过可视化我们想要获得什么样的增强图像来明智地选择补丁。
一、实验介绍 图像处理是计算机视觉和深度学习领域中不可或缺的一部分,本文将介绍Python Imaging Library(PIL)和PyTorch中的图像处理与增强方法,以及如何随机对图像进行增强操作...本实验将将通过PIL库完成图片生成、合成、添加文字等操作,并分别PIL使用PyTorch中的transforms模块实现图像增强功能。...缩放和合成图像 将绿色图像缩放并放置在蓝色图像中心,使其占据大约70%的区域。...定义随机图像增强函数 函数接受自然图像作为输入,并以50%的概率随机应用以下增强方法:旋转、翻转、亮度调整、颜色调整、对比度调整、锐度调整和CONTOUR滤波器。...PyTorch:使用transforms实现随机图像增强 a. 定义PyTorch随机图像增强函数 在PyTorch中,使用transforms模块可以轻松实现相同的随机图像增强功能。
由于R是对数域的输出,要转换为数字图像,必须将他们量化为[0,255]的数字图像范畴,关于这个量化的算法,有这极为重要的意义,他的好坏直接决定了最终输出的图像的品质。 ...第四种,就是GIMP的Retinex算法,这个可详见 带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(MSRCR)的原理、实现及应用 一文的描述。 ...在用第二种或第三种方式处理时,最好还需要有个Color Restoration的过程,因为如果直接对MSR处理的结果进行量化,得到的图像往往整体偏灰度,这是由于原始的彩色值经过log处理后的数据范围就比较小了...对于一些原始图像HUE较为合理的图,如果用经典的MSRCR算法,会导致处理后的图容易偏色,上述论文提出了对图像的Intensity数据进行Retinex处理,然后再把数据根据原始的RGB的比例映射到每个通道...,这样就能在保留原始颜色分布的基础上增强图像,文章中称其为MSRCP。
最后,利用该滤波与增强算法对多种海底地形数据集进行处理,并在ORB-SLAM3算法下测试运行。结果表明,滤波与增强后的数据集能够将特征点提取数量和构建地图的点云数量平均提高200%。...03 光照均衡化算法 3.1 光照模型分析 直方图均衡化算法[8]被较多应用于图像的预处理,其将整张图的初始像素灰度值分布通过非线性变换映射为均匀分布,从而达到图像增强的目的。...由图可知,还原后的图像整体亮度分布更加均衡,而将还原后的图像进行直方图均衡化处理,则能在全局范围内将图像的对比度有效增强。 本算法预先确定的窗口大小一般取图像尺度的5%。...图像大小为400×750,故窗口长、宽均为20。光照均衡化算法主要用于处理灰度图,对大多光照分布不均匀且背景特征较为统一的图片均具有较好的还原增强效果。...(SMF)处理,对结核区和落石区以及海山区滤波后的图像进行光照均衡化(IE)处理,并与直方图均衡化(HE)算法[8]、DCP(dark channel prior)去雾算法[12]和Cho[2]的水下可视性增强
例如,图像增强中利用直方图来调整图像的对比度、有人利用直方图来进行大规模无损数据隐藏、还有人利用梯度直方图HOG来构建图像特征进而实现目标检测。...但为了演示说明算法的原理,下面我将在Matlab中自行编码实现图像的直方图均衡。通过代码来演示这个算法显然更加直观,更加易懂。...因此有人建议将RGB空间转换为HSV之后,对V分量进行直方图均衡处理以保存图像色彩不失真。下面我们来做一些对比实验。待处理图像是标准的图像处理测试用图couple图,如下所示。 ?...事实上,对彩色图像进行直方图均衡是图像处理研究领域一个看似简单,但是一直有人在研究的话题。我们所说的对HSV空间中V分量进行处理的方法也是比较基本的策略。...如果你是图像处理的同道中人,欢迎加入图像处理学习群(529549320)。
所有的图片处理,本质上都是对像素值进行处理。 ? 灰度滤镜实现 灰度图我们知道是由单一数值0-255组成的,一张RGB三种颜色组成的图片要变成灰度图,需要将它们的三种颜色值设为相同即可。...由于人眼对绿色的敏感度最高,红色次之,对蓝色的敏感度最低,因此,当权值 G > R > B时,所产生的灰度图像更符合人眼的视觉感受。...反色滤镜实现 反色实现就比较简单了,将对应像素点的值设置为255减去原来的值就可以了,黑的就会变白,白的就会变黑。 ? ? ? 素描画风格滤镜 素描滤镜的处理关键是对边缘的查找。...通过对边缘的查找可以得到物体的线条感。在对图像进行灰度化处理后,我们首先需要确定一个阈值,这个需要根据自己去调整,这里我选用了10。...想法拓展 上面实现了常见的几种滤镜效果,当然还有很多方法没有去实现,但是核心原理都是更改像素点的值,如何让效果更加好,和算法和参数设置有关系,比如像模糊滤镜会用到高斯模糊,也就是正态分布密度函数,更多的其实是理解原理和数学公式的应用
FPGA图像处理之rgbtogray算法的实现 作者:lee神 1.背景知识 在正是入题之前先给大家讲解一下gray图像,YUV图像以及Ycbcr图像。...Gray图像:灰度图像就是我们常说的黑白图像,由黑到白为灰阶为0-255。 YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL),是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间。...Ycbcrr或Y'CbCr有的时候会被写作:YCBCR或是Y'CBCR,是色彩空间的一种,通常会用于影片中的影像连续处理,或是数字摄影系统中。...Y'和Y是不同的,而Y就是所谓的流明(luminance),表示光的浓度且为非线性,使用伽马修正(gamma correction)编码处理。...其二就是讲RGB图像转换成Ycbcr图像,使用Y分量去显示图像,来实现彩色图像转灰度图。 3.RGB单通道实现灰度图像的转换 上图为整个图像显示的架构。我们采用RGB565格式。
FPGA图像处理之rgbtogray算法的实现 作者:lee神 1.背景知识 在正是入题之前先给大家讲解一下gray图像,YUV图像以及Ycbcr图像。...Gray图像:灰度图像就是我们常说的黑白图像,由黑到白为灰阶为0-255。 YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL),是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间。...Ycbcrr或Y'CbCr有的时候会被写作:YCBCR或是Y'CBCR,是色彩空间的一种,通常会用于影片中的影像连续处理,或是数字摄影系统中。...Y'和Y是不同的,而Y就是所谓的流明(luminance),表示光的浓度且为非线性,使用伽马修正(gamma correction)编码处理。...其二就是讲RGB图像转换成Ycbcr图像,使用Y分量去显示图像,来实现彩色图像转灰度图。 3.RGB单通道实现灰度图像的转换 ? 上图为整个图像显示的架构。我们采用RGB565格式。
在拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介一文中提高的Exposure Fusion算法,是一种非常优秀的多曝光图片合成算法,对于大部分测试图都能获取到较为满意的结果,但是也存在着两个局限性...如果原始图像序列由N幅图像,则这样处理就增加为了N*M幅图,后续就是对这N*M幅进行标准的比曝光融合了。因此可以明显的看出,这个算法的速度要比Exposure Fusion至少慢M倍。 ...只不过这篇文章是这对单幅图像进行的处理。 ...那么很明显,如果要想借用多曝光融合算法来增强单幅图像,一个很自然的想法就是在原图的基础上使用不同曝光值进行映射(增强或降低对比度),然后融合就可以了,但是这里就涉及到了几个问题,第一,如果确定需要的曝光的图像的数量...我们测试一些图像,这个算法获得的结果却是还是相当不错和稳定的: 和其他的一些增强算法相比,这个方法的比较明显的特征是不会过分的引入瑕疵(比如突出的斑点或者块状),但是耗时方面也还是比较可观
前言:用CNN进行训练模型的时候,通常需要对图像进行处理,有时候也叫做数据增强,常见的图像处理的Python库:OpenCV、PIL、matplotlib、tensorflow等,这里用TensorFlow...介绍图像处理的过程 图片处理 展示一张图片 注意需要对图像进行解码,然后进行展示,用tf.image.decode_png 先定义一个图片展示的函数代码如下: import numpy as np...这样就可以截取任意图像里面的内容了 下面的图像处理归结到数据增强里面了 数据增强 当训练数据有限的时候,可以通过一些变换来从已有的训 练数据集中生成一些新的数据,来扩大训练数据。...数据增强的方法有: 镜像,翻转 例如:以垂直平面为对称轴如下: ?...类别不平衡数据的处理:Label shuffle 具体步骤如下图所示: 先按最多的类别进行随机抽取序号,组数为label的数目,然后对每个label中的样本书取模,然后分别对应自己序号的图像,最后得到的样本所有类别都一样多
偶尔看到了一些关于水下图像增强方面的文章,闲来无聊试着去看看效果,不过也觉得非常让人失望,似乎并没有特别有效的算法。 ...这些过程对于论文本身中提供的测试图像都有着较为理想的处理效果,而一旦选择一副其他性质的水下图像,其结果往往难以令人满意。...在百度上搜索谁下图像增强,能搜索到一个相关的专利,见http://www.google.com/patents/CN102930512A?...其实这种通过融合的方式也很简单,就是先找两种算法得到对原图两种不同程度的增强的结果,然后选择好一个融合系数的计算公式,再进行拉普拉斯金字塔融合,从而提取更好的结果。...因此,这个算法的处理结果的好坏性完全取决于融合的对象,即两个前处理算法。但是同样存在的问题就是算法的普遍适应性,某一种前处理对某一类合适,对其他的就不一定了。
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